新媒体营销课件第2章-新媒体营销调查与用户画像构建

第2章

新媒体营销调查与用户画像构建新媒体营销学习目标【知识目标】（1）熟悉新媒体营销调查的内容。（2）掌握新媒体营销调查的流程与方法。（3）掌握新媒体营销调查的策略。（4）了解新媒体用户画像的含义与特征。（5）掌握新媒体用户画像构建的流程与方法。【素养目标】（1）客观认识新媒体营销调查的优势与劣势。（2）正确认识新媒体用户画像的营销价值。（3）依法依规开展新媒体营销调查活动。知识结构图2.1

新媒体营销调查新媒体营销调查的含义新媒体营销调查是企业借新媒体平台及工具，系统性收集信息、完成多项任务以支撑营销决策的过程。2.1.1新媒体营销调查概述新媒体营销调查的内容新媒体营销调查主要包括以下5个方面的内容

用户画像与社群特征用户画像与社群特征是新媒体营销调查基石，需结合多方式挖掘用户表层特征与深层需求心理。品牌健康度与口碑舆情企业可借新媒体营销调查掌握品牌用户口碑，对比定位找差距，相关指标含声量、评价比例等多维度内容策略与传播效果内容策略与传播效果含各类型内容的曝光量、互动率等指标，企业可凭此评估回报、优化创作竞争对手动态与行业趋势竞品分析含新媒体账号、内容等布局，行业趋势涉内容玩法等，企业获此类信息可调策略保优势。市场营销环境信息市场营销环境含政策法规等宏观及平台算法等微观因素，企业获相关信息可把握机会、规避威胁。新媒体营销调查的优势与不足优劣势概述

新媒体营销调查优势时效性极强，能实时捕捉市场变化与用户反馈，信息真实，调查形式场景丰富，成本低且样本触达精准。

新媒体营销调查不足存在信息过载与数据噪音、样本偏差、数据孤岛整合难问题，依赖专业工具技能，有隐私伦理风险。实践策略建议

调查方式融合策略企业应结合新媒体营销调查的实时性、精准性与传统调查的普适性、严谨性，扬长避短开展调查。

数据采集注意要点利用新媒体即时反馈机制快速响应市场变化，同时注重数据多样性与代表性，规避样本偏差风险。

数据处理能力提升不断提升专业技能，采用先进分析工具与技术，保障市场营销调查数据的有效性和准确性。

数据合规底线坚守始终严守数据合规要求，保障用户隐私与数据安全，构建科学高效的现代营销调查体系。确定调查目标确定调查目标是新媒体营销调查首要决定性环节，需明确核心问题等，兼顾针对性、操作性与商业价值。新媒体营销调查的过程新媒体营销调查的过程：制订调查计划调查计划核心地位制订周密的调查计划是新媒体营销调查高效执行的基础，为调查开展提供关键保障。调查计划核心要素涵盖数据来源、调查对象、调查方法、抽样方案以及时间与资源安排等重要内容。确定数据来源企业需依调查目标定信息类型，可选用一手资料、二手资料或两者结合，以获全面洞察。确定调查对象调查对象含现有及潜在消费者、竞争对手、KOL/KOC及相关社群，前两者是多数调查核心对象。新媒体营销调查的过程：制订调查计划确定调查方法企业需结合目标与资源选调查方法，含社交倾听等，常组合多法获全面丰富信息确定抽样方案抽样方案以合理成本选代表性样本，需明确抽样单位、规模与程序，新媒体环境常用非概率抽样法。规划调查进度及经费预算进度规划需含各阶段关键节点，预算涵盖工具订阅费、人力成本、用户激励等，保障调查可控推进。收集信息信息收集是执行调查计划的关键，企业可借助专业工具从新媒体平台高效合规收集一手、二手信息。分析信息信息分析是数据转商业洞察的核心，需从业者具逻辑批判力，掌握多种分析技术与工具。新媒体营销调查的过程新媒体营销调查的过程：撰写调查报告

调查报告核心作用作为调查活动的总结与成果输出，旨在为相关决策提供清晰、准确、可执行的依据。

报告完整构成要点完整的新媒体营销报告通常包含标题、摘要、目录、正文、结语、附录等多个部分。

标题标题应直接、确切、精练，高度概括报告的核心内容，能迅速传达主题并激发阅读兴趣。

摘要摘要需用高度凝练的语言概述调查背景、目的、方法、主要发现与核心结论，让读者快速把握报告精髓新媒体营销调查的过程：撰写调查报告目录或索引内容详实、篇幅较长的报告，应设目录或索引，列明各章节等标题及对应页码，方便读者查阅。正文正文为报告主体，需结构严谨、条理清晰、重点突出，含引言、方法论、研究发现、讨论与分析。结语结语是报告结束部分，可总结核心结论、提建议方案，也可指出研究局限及未来探索方向。附录附录补充正文未详述的必要信息，新媒体调查报告需提炼洞察、转化建议并优化呈现。主流调查方法列举新媒体营销调查涵盖问卷调查法、社交倾听法、深度社区浸入法、后台数据分析法和内容竞品分析法。调查方法运用原则各类调查方法各具特色，实践中需组合使用，以实现对市场与用户情况的全面掌握。2.1.3新媒体营销调查的方法新媒体营销调查的方法：问卷调查法问卷法核心定义是新媒体营销调查的常见方法，指调查者将所需信息设计成问卷，在新媒体平台发布供访问者填写提交。问卷法实施流程调查者先围绕所需获取的信息设计调查问卷，再在新媒体平台发布，由访问者填写后完成提交。新媒体营销调查的方法：问卷调查法调查问卷的结构

01问卷组成结构包含卷首语、问题指导语、问卷主体及结束语四个部分，各部分承担不同功能。

02问卷主体问题类型分为封闭型、开放型、半封闭型三类，分别有固定选项、自由作答、结合两种形式的特点。

03问卷各部分功能卷首语说明调查主体与目的，指导语解释填写方式，结束语致谢或给出奖励承诺。新媒体营销调查的方法：问卷调查法问卷调查法的实施

新媒体问卷核心优势是传统在线调查的迭代升级，依托平台生态与用户行为，实现精准触达、情境融合与高效响应。

渠道嵌入实施策略将问卷整合至用户高频使用的媒体平台与信息节点，降低参与门槛，提升问卷可达性与接受度。

场景化触发实施策略在用户完成特定行为或处于特定状态时推送问卷，利用近因效应减少回忆偏差，提升数据真实性。

激励与游戏化策略以物质或精神激励提升问卷吸引力，引入游戏元素优化交互体验，双重驱动激发用户参与动机。

三大策略协同逻辑渠道嵌入、场景化触发、激励与游戏化设计环环相扣，构成从触达到留存用户的完整调研闭环。问卷应用领域广泛应用于产品概念测试、用户满意度调研、品牌形象研究及服务优化等多个领域。美妆品牌实践案例某美妆品牌在会员社群发起新面膜包装与香型投票问卷，收集用户偏好并增强用户归属感与参与感。在线教育平台实践某在线教育平台每章课程结束后推送满意度问卷，获取学员学习体验反馈，助力教学质量提升。汽车品牌实践案例某汽车品牌联合垂直领域KOL，在测评视频中嵌入品牌认知问卷，精准触达目标人群并回收有效样本。问卷法综合优势这些实践体现了新媒体问卷调查法在提升数据质量、扩大样本覆盖与增强用户互动的综合优势。新媒体营销调查的方法：问卷调查法问卷调查法在新媒体营销调查中的应用新媒体营销调查的方法：社交倾听法

社交倾听法定义是企业借助技术手段，大规模自动化监测分析社交媒体上品牌相关公开用户对话，获取营销信息的调查方法。

与社交监测的区别不同于仅关注品牌提及量等表面数据的社交监测，更侧重理解对话背后的情感、动机、趋势和关系网络。新媒体营销调查的方法：社交倾听法社交倾听法调查的实施

01社交倾听步骤概览采用社交倾听法开展新媒体营销调查，需依次完成定义关键词、选择监听工具、信息分析三个步骤。

02关键词体系构建企业需搭建监听关键词体系，涵盖品牌名、产品名、竞品品牌名、行业通用词、高管名、营销主题词及相关俚语缩写。

03监听工具选择标准要选覆盖微博、微信公众号、知乎、抖音、小红书等主流平台的专业工具，如慧科讯业、新浪微热点。

04营销信息分析维度借助工具抓取相关帖子、评论等信息，开展声量、情感、话题聚类及来源多维度分析。新媒体营销调查的方法：社交倾听法社交倾听法的应用场景

追踪品牌健康度持续监测社交媒体用户对品牌及产品的评价，及时把握消费者态度与需求变化，针对性调整策略维护品牌形象。监测竞品动态系统收集分析竞品社交平台动态及用户反馈，识别其薄弱环节，发掘市场机会，实现差异化竞争。危机预警与管理借助社交倾听工具的关键词预警与舆情追踪功能，及时发现负面信息，启动应急流程遏制舆情扩散。方法的定义基于网络民族志理念，调查者以真实用户身份长期非介入式参与线上社区，观察互动以理解用户特征与需求。方法核心特点强调沉浸式体验与文化共情，擅长挖掘问卷、数据分析难以获取的用户深层动机与圈层逻辑。新媒体营销调查的方法：深度社区浸入法新媒体营销调查的方法：深度社区浸入法深度社区浸入法的实施

社区选择依据调查目标筛选目标用户活跃的线上社群，需评估社区活跃度、成员真实性及话题相关性。

长期观察调查者以“潜水”方式观察社区讨论、语言风格等内容，观察周期不少于4–8周以深入了解社区。

记录与分析系统记录典型帖子并进行主题编码与情境分析，分析时需避免主观偏见，必要时采用多人编码。新媒体营销调查的方法：后台数据分析法

方法定义与特点后台数据分析法：提取分析新媒体后台用户行为数据，真实客观，含数据获取等三环节。新媒体营销调查的方法：后台数据分析法多领域应用示例

内容策略数据应用某时尚品牌分析小红书企业号后台数据，发现“一衣多穿”类图文笔记收藏率更高，将其列为核心创作方向。

广告投放数据应用某在线教育机构借助抖音企业号后台粉丝画像数据，识别核心受众，制定并实施精准的广告投放策略。

用户生命周期管理应用打通电商与公众号数据，结合购买频次、客单价等指标识别用户生命周期阶段，为用户唤醒策略提供依据。内容竞品分析法定义指系统性收集分析竞品或行业标杆新媒体公开内容，解码其内容策略、传播逻辑与市场动向的调查方法。方法实施核心步骤实施内容竞品分析法通常包含三个关键步骤，是开展新媒体营销调查的重要方法之一。新媒体营销调查的方法：内容竞品分析法内容竞品分析法的实施步骤

第一步，竞品识别与样本采集明确直接/间接竞品及行业领先者，采集其近6-12个月多平台内容，搭建结构化数据库。

第二步，多维分析框架构建从内容主题、叙事风格、视觉设计、互动策略、发布节奏等多方面进行系统分析。内容竞品分析法的实施步骤第三步，策略提炼与对标建议

竞品分析核心目标总结竞品内容模式与成功要素，结合本品牌资源与营销目标，提出内容优化建议。

竞品分析方法价值在新媒体营销调查中运用内容竞品分析法，可把握行业趋势，提供落地策略，提升内容竞争力。

竞品分析实践案例某国货护肤品牌通过分析竞品抖音内容，调整自身内容结构，强化科学背书与真实反馈，提升了用户信任度与转化率。2.1.4新媒体营销调查的策略

构建多维调查数据整合策略构建多维调查数据整合策略，融合定量定性数据源，交叉验证形成全面用户洞察，助力营销优化。

调查互动激励“调查即互动”策略，通过反馈、共创、利益激励提升参与感，实例验证可促转化增忠诚

监听响应机制设专职岗或团队，搭主流平台监听体系，建预警响应流程，及时应对舆情与市场机会。新媒体营销调查的策略：恪守数据伦理与隐私保护原则

合规原则与策略恪守数据伦理与隐私保护原则，需合规告知数据收集信息、遵循法规、脱敏处理数据防泄露。

企业实践案例某企业收集用户数据时明确告知用途并设便捷退出选项，还建立内部隐私保护制度防泄露。AIGC应用背景定位在大数据与人工智能深度融合的当下，AIGC成为新媒体营销调查的重要工具。AIGC核心赋能价值凭借自动化内容生成、语义分析与模式识别能力，高效处理海量非结构化数据，提升调查的广度、深度与实时性。2.1.5 借助AIGC开展新媒体营销调查AIGC在新媒体营销调查中的应用场景AIGC在新媒体营销调查中的应用主要体现在以下三个方面

01调查方案设计与问卷优化AIGC可辅助生成调查方案框架、设计校验问卷，还能润色语言、调整呈现形式

02提炼评论核心趋势借助AIGC可快速梳理海量用户评论，提炼核心评价、捕捉新话题，助力营销决策

03虚拟用户访谈与情景模拟AIGC驱动对话系统可虚拟访谈预测试、优化提纲，还能生成用户故事，助团队共情用户需求。借助AIGC开展调查的操作要点企业在借助AIGC开展新媒体营销调查时，应把握以下操作要点

明确人机分工边界AIGC承担资料整理等标准化辅助工作，人类把控目标设定等需价值判断的核心环节。

掌握提示词设计技巧AIGC输出质量依赖提示词精准度，需掌握明确角色、背景、格式、约束等设计技巧并迭代优化。

审核验证输出内容AIGC生成内容存“幻觉”风险，其辅助产出的调查材料需人工审核验证，关键信息应多源比对

确保数据安全与隐私合规使用AIGC处理调查数据，企业需严控数据上传风险，如实披露使用情况，恪守诚信伦理。AIGC辅助调查的局限性

AIGC的局限性AIGC存在三方面局限：知识更新滞后，缺乏真实情感体验，易忽略少数人诉求。

AIGC的定位建议AIGC应定位为调查工具箱新增选项，与传统方法协同使用，以扬长避短、优化调查效果。2.2

新媒体用户画像构建用户画像核心定位作为新媒体营销调查核心产出，用户画像相当于将“听用户说话”转化为具象化的用户呈现。画像模型构建方法本节将系统阐述如何依托调查数据，打造动态、多维且具备可操作性的用户画像模型。2.2新媒体用户画像构建新媒体用户画像概述用户画像定义是通过标签化、结构化方式，对目标用户群体特征进行系统化描述的数据化表征工具。用户画像核心作用可直观展示产品或品牌主要受众与目标群体，助力企业基于数据分析实现精准营销决策。新媒体用户画像的含义

01用户痕迹与营销价值新媒体时代用户网络行为留痕，含多维用户信息，企业借大数据技术挖掘获营销价值。

02用户画像的定义作用新媒体用户画像是基于真实数据的目标用户虚拟模型，助营销者理解、洞察、预测用户

03用户画像的核心属性用户画像并非单个真实用户的简单描述，而是特征用户群体的抽象聚合，是需持续更新迭代的动态模型。新媒体用户画像的营销价值

精准定位目标用户新媒体用户画像可精准识别各类用户、剔除无效用户，筛选高价值人群，提升营销投放精准度

深度洞察用户需求分析新媒体用户行为数据，挖掘用户显性需求背后的隐性诉求，预判市场方向，抢占市场先机。

优化营销内容创作企业可依据新媒体用户兴趣与消费习惯，针对不同群体创作推送针对性营销内容，提升触达效率。

提升营销资源配置效率新媒体用户画像为企业营销提供科学依据，优化投放与预算，剔除无效用户，降本提效不同新媒体平台用户画像的差异平台用户画像适配企业制定新媒体营销策略时，需结合各平台用户年龄、地域、兴趣、行为习惯开展精细化运营。分平台营销侧重年轻潮流类品牌适配小红书、抖音等视觉互动平台，资讯服务类产品可侧重今日头条、腾讯新闻等平台。营销资源优化配置企业要结合品牌调性与目标客群匹配度，选合适平台组合，优化内容与投放节奏，实现资源高效转化。策略动态调整建议持续跟踪平台用户画像变化，动态调整营销策略，抢占流量先机，构建长期数字营销竞争力。不同新媒体平台用户画像的差异营销平台选择策略2.2.2新媒体用户画像的构成要素与构建原则

新媒体用户画像的构成要素

画像要素核心作用明确新媒体用户画像构成要素，是开展画像构建与数据分析的重要前提，可支撑用户特征分析。

画像要素体系特点各要素从不同维度反映用户属性与行为特征，相互关联协同，构成结构清晰、维度完整的描述体系。新媒体用户画像的构成要素标识信息

01用户标识信息定义依据《中华人民共和国个人信息保护法》及行业实践，明确其为识别或关联用户行为的数据，含直接、间接及组合类信息。

02标识信息核心作用是实现用户唯一识别与跨平台数据整合的前提，可准确追踪和归集用户在不同场景下的行为轨迹。

03静态标识信息说明指相对固定长期不变的标识，如用户ID、设备ID、手机号等，用于跨平台数据打通与行为链路还原。

04动态标识信息说明指随使用环境更新的参数，如登录IP、设备型号等，有助于判断用户实时使用场景与行为上下文。新媒体用户画像的构成要素属性特征

用户属性特征定义指用户相对稳定的人口统计学、社会属性及长期心理偏好，是用户分群核心静态依据，助力企业定位受众。

属性特征类别构成包含人口属性、地理属性、心理属性三类，各有年龄、地区、生活方式等具体构成内容，可用于精准用户定位。行为特征核心价值是用户在新媒体平台的动态操作记录，能直接反映兴趣与需求倾向，是用户画像最具时效和分析价值的动态维度。行为特征类别细分涵盖访问、互动、消费、内容生产四类行为，不同类别对应适用平台与具体量化指标，详细分类可见对应表格。行为数据应用价值企业通过量化分析新媒体用户行为数据，可识别用户兴趣强度与潜在意图，开展精准营销，挖掘用户转化潜力。新媒体用户画像的构成要素行为特征新媒体用户画像的构成要素兴趣特征基于用户浏览、搜索、互动等长期行为数据提炼偏好，是个性化内容推荐与营销的核心依据。兴趣特征定义作用可分为内容、品类、品牌、场景偏好四类，各有不同描述与典型行为示例。兴趣特征分类说明短视频平台通过分析用户点赞、完播记录，打“健身达人”等标签实现精准推送。平台标签化应用新媒体用户画像的构成要素社交特征

社交特征核心价值聚焦新媒体用户关系网络与互动模式，对社群运营、KOL/KOC合作及病毒式营销具重要指导意义。

合作对象筛选依据品牌筛选合作对象时，综合考察其粉丝数量、画像匹配度、互动率及内容原创性等社交特征。

社交特征指标维度涵盖社交网络结构、互动行为模式、影响力等级三大维度，各维度有多项具体衡量指标。

各维度具体指标网络结构含好友数、粉丝规模等；互动模式含主动互动频率等；影响力等级含KOL/KOC属性等。新媒体用户画像的构成要素预测特征

预测特征核心定义基于历史数据，运用机器学习等算法生成前瞻性标签，预判用户行为倾向与价值潜力，辅助企业营销决策。

预测特征应用示例分析用户历史浏览、加购与购买行为，预测其未来30天购买护肤品概率，触发优惠券推送或专属客服跟进。

需求类预测特征涵盖预测用户感兴趣的品类、预期购买时间窗口以及对价格的敏感区间等内容。

价值类预测特征评估客户生命周期价值、付费意愿等级，挖掘用户成为高价值客户的潜力。

风险类预测特征识别用户流失风险等级、负面情绪倾向，对沉默用户进行提前预警。新媒体用户画像的构建原则构建原则总述为确保用户画像的有效性与合规性，在构建时应遵循五大原则。新媒体用户画像的构建原则五大原则内涵说明

数据驱动构建原则画像需基于真实全面的调查与行为数据，所有标签均要有数据支撑，杜绝凭空想象或主观臆断。

真实状态还原原则画像要尽可能还原用户真实状态，避免过度美化或刻板印象，需结合定性研究验证数据背后动机。

差异化标签设计原则标签设计要突出用户群体差异化特征，避免“千人一面”，比如“都市新锐白领”比“年轻人”更具指导意义。

营销目标导向原则画像构建必须服务于拉新、留存、促活等具体营销目标，脱离业务场景的画像缺乏实际价值。

适度动态更新原则标签数量要适宜避免冗余，同时建立动态更新机制，定期刷新数据保障画像的时效性与长期可用性。2.2.3新媒体用户画像构建的流程与方法

新媒体用户画像构建的流程

用户画像的构建是一个“数据输入—模型生成—效果验证—持续优化”的过程，通常分为以下四个阶段新媒体用户画像构建的流程数据采集与预处理

用户数据采集要点需获取多源用户数据，涵盖基础属性、平台行为及心理偏好三类，来源包括问卷、注册信息、平台记录等。

用户数据整合清洗分散在不同系统的多源数据格式各异，需剔除无效记录、统一分类标准、建立跨平台用户唯一标识。模型搭建与特征提炼模型搭建与特征提炼此阶段的主要任务是在高质量数据基础上，开展用户分群与标签化工作。常用方法为“属性—行为”交叉建模，即以用户的基本人口属性（如年龄、性别、地域）为横轴，以其在平台上的行为数据（如浏览、互动、购买）为纵轴，构建二维分析矩阵。例如，将“25–30岁女性”这一属性群体与“高频浏览美妆内容”的行为特征进行交叉分析，可初步识别出“都市年轻美妆消费者”这一典型用户类型用户自动化分群方法引入K-means聚类、RFM模型等数据挖掘手段，对用户进行自动化分群并打上差异化标签。分群结果呈现形式分群结果以结构化画像呈现，方便营销团队直观理解用户构成，可通过案例展示多维标签协同刻画用户的方式。模型搭建与特征提炼新媒体用户画像构建的流程框架优化与验证

画像特征优先级排序依据具体业务目标区分特征优先级，电商营销重“购买力”，社交媒体运营重“互动频次”“话题参与度”。

画像模型实证检验优化通过A/B测试验证画像模型，对比不同标签组广告投放的点击率、转化率，优化特征组合与权重配置。新媒体用户画像构建的流程动态迭代

画像动态更新机制需建立常态化数据监听系统，实时捕捉用户兴趣迁移、消费升级等行为变化，定期或在重大业务节点刷新画像。

全域数据打通策略打通微信、微博、电商平台等多端数据，构建全域用户行为图谱，还原完整消费路径以支撑跨平台整合营销。新媒体用户画像构建的方法当前实践里，新媒体用户画像构建主要有两种常用方法，需结合使用以完善用户特征刻画。单一方的新媒体用户画像构建方法难以全面刻画用户特征，实践中强调方法的组合与互补。方法组合互补原则常用构建方法分类定量分析方法应用侧重于从大规模行为日志与交易记录挖掘规律，通过漏斗、相关性分析总结模式，效率高可量化，适用于宏观趋势判断。定性研究方法补充通过深度访谈、焦点小组讨论，深入探究用户行为背后的动机与情感，揭示不同行为对应的心理机制。定量定性结合优势将两种方法结合，既能把握用户行为的外在表现，也能理解行为动因，构建更具洞察力的新媒体用户画像。定量与定性相结合的方法定量与定性相结合的方法用户画像构建的方法算法模型驱动的智能化方法

机器学习算法应用借助决策树、随机森林等机器学习算法，基于历史数据训练分类模型，预测用户潜在行为，识别高潜力客户或预警流失用户。

自然语言处理技术利用NLP技术处理用户评论、社交媒体发帖等非结构化文本，通过情感分析判断用户态度，关键词提取识别核心关注议题，提升用户洞察效率与精度。2.1新媒体营销调查2.2.4使用AIGC绘制新媒体用户画像AIGC赋能画像构建

新媒体用户画像构建正从人工标签打标向“数据驱动+AIGC增强”的智能化模式演进。AIGC提升画像价值

企业借助AIGC可提升用户画像构建效率，还能依托其语义理解等能力，打造更具洞察力与指导性的画像体系。AIGC在用户画像构建中的应用

多源数据的智能整合与用户标签生成

传统画像构建局限依赖人工规则设定标签，面对跨平台多格式用户数据时，数据整合成本高昂，效率较低。

AIGC智能整合优势可自动识别解析不同系统的分散用户数据，提取关键特征，高效生成精准用户标签。

AIGC标签生成实例输入用户微博讨论露营、抖音看旅行vlog、电商买帐篷等数据，可生成“精致露营爱好者”标签。自然语言画像优势自然语言画像以故事化呈现用户生活场景、痛点需求与决策逻辑，易让营销团队理解共情。画像生成示例28岁上海互联网产品经理小莉，